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太原理工大学硕士研究生学位论文 人工免疫系统研究及其在故障诊断中的应用 摘要 生物免疫系统是一种并行的自适应信息学习系统，具有完善的机制来识 别和排除侵入机体的抗原，并具有学习、记忆和自调节能力。受生物免疫 机理的启示，在借鉴生物免疫系统信息处理机制的基础上逐渐发展起来一 门新智能信息处理方法计算机免疫学。近年来，人们建立了各种以免 疫学理论为基础的面向应用的人工免疫系统。目前人工免疫系统理论研究 主要包括人工免疫算法和人工免疫网络模型两个方面，应用研究主要在网 络安全、故障诊断和优化计算等领域。 本文研究工作的核心是人工免疫系统的设计及其在故障诊断中的应用， 提出一种有效的故障诊断方法。首先简单介绍了生物免疫系统的一些基本 概念、组成结构、工作原理，对与故障诊断免疫系统有关的一些机制和系 统特性进行了总结。接着介绍了人工免疫系统当前的研究及应用状况，并 对一些经典的免疫算法的基本结构和流程进行了研究和分析，主要对否定 选择算法、克隆选择算法和a i n e t 免疫网络进行了深入研究。基于这些工作 。 提出了一个人工免疫系统的基本框架，利用改进的否定选择算法进行检测 器的训练，再利用改进的a i n e t 网络进行故障的检测，为提高效率用模糊聚 类的方法将自体和检测器进行了聚类，使得每个自体和检测器都具有定 的代表性。通过仿真实验，验证了免疫算法的性能及其应用在电机故障诊 断中的有效性。 太原理工大学硕士研究生学位论文 本文还对智能故障诊断技术进行了探讨，提出可将专家系统、多a g e n t 技术及免疫算法结合起来进行故障诊断。 关键词人工免疫系统，故障诊断，否定选择，克隆选择 太原理工大学硕士研究生学位论文 i 乇e s e a r c ho na r t i f i c i a li n 仉肘es y s t e ma n dt 眦 a p p l i c a t l 0 ni nf a u i jd i a g n o s e a b s t r a c t t h eb i o l o g i c a li m m u n es y s t e mi sap a r a l l e la d a p t i v ei n f o r m a t i o nl e a m i n g s y s t e m ，w h i c hc a l li d e n t i f ya n dr e m o v et h ea n t i g e n si n v a d i n gt h eb o d y i ta l s o h a st h ea b i l i t yf o rl e a r n i n g , r e m e m b e ra n da d j u s t a d a p t i v e l y t ok e e pt h e s t a b i l i z a t i o no ft h eb o d y i n s p i r e db yt h eb i o l o g i c a li m m u n em e c h a n i s m , an e w i n t e l l i g e n ti n f o r m a t i o nl e a r n i n gs y s t e md e v e l o p e dg r a d u a l l y i nt h er e c e n ty e a r s ， p e o p l eh a v ec o n s t r u c t e dm a n ya r t i f i c i a li m m u n em o d e lu s e di nd i f f e r e n tf i e l d s b a s e do nt h eb i o l o g i c a li m m u n es y s t e m n o wa i sa c a d e m i cr e s e a r c h e sm a i n l y f o c u so na r t i f i c i a li m m u n ea l g o r i t h m sa n da r t i f i c i a li m m u n en e t w o r km o d e l s ， a i sa p p l i c a t i o nr e s e a r c h e sm a i n l yf o c u so nc o m p u t e rn e t w o r ks e c u r i t y , f a u l t d i a g n o s i sa n do p t i m i z ec o m p u t a t i o n ，e t c t h ec o r ec o n t e n tr e s e a r c h e di nt h i sp a p e ri st h ed e s i g no fa i sa n di t s a p p l i c a t i o nt of a u l td i a g n o s e f i r s t l y , s o m eb a s i cc o n c e p t s ，f r a m e w o r ka n d p r i n c i p l e so f t h eb i o l o g i c a li m m u n es y s t e ma l es i m p l yi n t r o d u c e d ，e s p e c i a l l yt h e m e c h a n i s mt h a th a sc l o s er e l a t i o nt of a u l td i a g n o s e 。t h e ni n t r o d u c et h er e s e a r c h c o n t e n t ，r e s e a r c hs t a t u sa n db a s i ct h e o r yo ft h ea r t i f i c i a li m m u n es y s t e m , t h e i i i 太原理工大学硕士研究生学位论文 f r a m e w o r ka n df l o wo fs o m ec l a s s i c a li m m u n ea l g o r i t h m sa r er e s e a r c h e da n d a n a l y z e d ，e s p e c i a l l yn e g a t i v es e l e c t i o na l g o r i t h m ，c l o n es e l e c t i o na l g o r i t h m a n da i n e ti m m u n en e t w o r k b a s e do nt h o s ew o r k ，ab a s ef r a m e w o r ko fa r t i f i c i a l i m m u n es y s t e mi sp r o p o s e d ，i nw h i c ht r a i n st h ed e t e c t o r sb yi m p r o v e dn s aa n d d i a g n o s e st h ef a u l tb yi m p r o v e da i n e t i no r d e rt oi m p r o v et h ee f f i c i e n c y , f u z z y c l u s t e r i n gi su s e dt oc l a s s i f yt h en o r m a ld a t aa n dt h ed e t e c t o r s ，s oe v e r yn o r m a l d a t u mo rd e t e c t o ri s r e p r e s e n t a t i v e t h e s i m u l a t i o n e x p e r i m e n t a b o u t a s y n c h r o n o u se l e c t r o m o t o rs h o w st h ef e a s i b i l i t yo f t h ea r t i f i c i a li m m u n es y s t e m i n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s et e c h n o l o g yi sa l s od i s c u s s e di nt h i sp a p e r e x p e r t s y s t e m , m u l t i - a g e n ts y s t e ma n di m m u n ea l g o r i t h ms h o u l db ec o m b i n e dt o d i a g n o s i sf a u l t k e yw o r d sa r t i f i c i a li m m u n es y s t e m , f a u l td i a g n o s e ，n e g a t i v es e l e c t i v e ， c l o n es e l e c t i v e 声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下， 独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文 不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究 做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的 法律责任由本人承担。 论文作者签名：虚垒垒 日期：丑墨塑 关于学位论文使用权的说明 本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其 中包括：学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印 件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文； 学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为目的， 复制赠送和交换学位论文；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容l 保密学位论文在解密后遵守此规定) o 签名：蕉翌盗日期：亟皇丝 导师签名：日期： 太原理工大学硕士研究生学位论文 1 1 课题背景及研究意义 第一章绪论 本论文研究内容受到山西省基础研究计划项目“基于免疫多主体的主动式诊断方法 的研究”( n o 2 0 0 6 0 1 1 0 3 1 ) 的资助。 随着现代化大生产的发展和电气化程度的提高，电机设备逐渐成为当今生产活动和 e t 常生活中最主要的原动力和驱动装置，被广泛应用于工业生产的各个领域。电机的正 常工作对保证生产制造过程中的安全、高效、敏捷、优质及低耗运行意义非常重大。电 机一旦出现故障，会影响整个系统的正常工作，甚至会危及人身安全，造成巨大的经济 损失，因此对电机故障的诊断要求十分迫切。通过对电机常见故障的诊断和分析，可以 及早发现故障和预防故障的迸一步恶化，减少突发事故造成的停产损失，防止对人员和 设备安全的威胁，并为实现状态检修创造条件；还可为设计制造者提供经验，积累数据， 有助于电机性能及可靠性的改进；同时对电机故障定位、决策及维修都具有极其重要的 意义。大型电机在系统中有着重要的地位和作用，而因其造价昂贵，一般不设置备用电 机，一旦出现故障可能导致整个生产线的停产，造成巨大的经济损失。为尽量降低电动 机故障造成的损失，最好在故障初期便能可靠地诊断出故障的类型和成因。 目前的故障诊断方法虽然为诊断电机的故障起到了重要作用，但也存在如训练仿真 模型耗时，需大量的先验知识，对故障样本的学习缺乏自主连续，实时性差等问题。为 了提高故障诊断的准确性、实时性及鲁棒性，还需加强新方法的研究，特别是基于生物 智能的新方法研究。近年来逐渐发展起来的基于生物免疫机理的人工免疫系统具有多样 性、分布式、噪声忍耐、无教师学习、自组织、自适应等特点，不需要反面例子，结合 了分类器、神经网络和机器推理等学习系统的一些优点，在复杂系统的故障检测与诊断 中具有很大的潜力通过研究人工免疫系统，可望产生更有效的电机故障诊断方法。 1 2 生物免疫学的发展 免疫系统是生物( 特别是脊椎动物和人类) 所必备的防御系统，它由一些具有免疫 太原理工大学硕士研究生学位论文 功能的器官、组织、细胞、效应分子及有关的基因等组成，可以抵御病原体、有害异物 及癌细胞等致病因子的侵害从而保护机体i “。自上世纪四十年代以来，随着医学在生物 免疫系统研究领域的不断发展，生物免疫学( i m m u n o l o g y ) 作为一门学科逐渐形成并得到 完善。现代观点认为，免疫学是研究机体免疫系统的组织结构和生理功能的科学，通过 细胞学、分子学和生物化学等手段，揭示生物机体对“自体”和“非自体”抗原的识别 与应答【2 l o 生物免疫学发展至今，大体经历了三个时期，经验免疫学时期( i i 世纪一1 9 世纪) ， 科学免疫学时期( 1 9 世纪中叶- - 2 0 世纪中叶) 和现代免疫学时期( 2 0 世纪中叶至今) 【3 】。随着现代生物学和医学的发展，免疫学的研究内容得到了极大地拓展和丰富，同时 也使免疫学的发展开始向医学的各个领域进行渗透，并产生了许多免疫学的分支和交叉 学科，如细胞免疫学、分子免疫学、神经和内分泌免疫学、遗传免疫学等。近年来，计 算机科学和其他工程科学与免疫学的交叉研究逐渐成为国际研究领域内的一个新方向。 其中运用计算机对免疫系统及其各种机体功能与特征行为进行数学建模，则更容易分析 和解释各种免疫现象的内在机理。另外免疫系统的许多功能特点和作用机理对于工程应 用中许多复杂问题的求解起到了重要的启示和借鉴作用。 1 3 人工免疫系统的发展 在基于生物信息处理机制产生的计算智能方法中，较典型可分为三个方面，即基于 脑神经系统的人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，a n n ) ，基于进化系统的进 化算法( e v o l u t i o n a r ya l g o r i t h m s ，e a ) 和基于免疫系统的人工免疫系统( a r t i f i c i a l i m m u n es y s t e m ，a i s ) 。其中，a n n 和e a 已经得到了广泛的研究和应用h o ，而a i s 曾经 由于其复杂性较高没有引起同等的重视。近年来，随着人们对生物免疫系统认识的不断 深入。在国际上引发了a i s 研究的热潮，并借鉴和模拟免疫系统的信息处理机制来解决 各种工程问题m ，。 人工免疫系统是受生物免疫学启发，模拟免疫学功能、原理和模型来解决复杂问题 的自适应系统( d ec a s t r o 定义) 。1 9 7 4 年，j c m e 提出了免疫系统的网络假说开创了独 特型网络理论，给出了免疫网络的数学框架1 7 1 在j e m e 研究工作的基础上，p e r e l s o n 提 出了独特型网络的概率描述方法，讨论了独特型网络的相传输，并提出了形态空间的模 型，并运用该模型说明了生物体中抗体库的是完备的或近于完备的，他还提出了随机网 2 太原理工大学硕士研究生学位论文 络模型，该模型能够成功地解释免疫系统的记忆、自组织等行为i ”。f a r m e r 基于免疫网 络的假说，构造了一个免疫系统的动态模型并与h o l l a n d 的分类器系统进行比较，提出 了一些有价值的学习算法的构造思想，其工作具有重要意义【9 】。随后的研究工作者不断 从生物免疫系统抽取隐喻机制，用于a i s 模型设计、算法实现和工程应用，如今其应用 领域逐渐扩展到了信息安全、模式识别、智能优化、机器学习、数据挖掘、机器人学、 自动控制、故障诊断等诸多领域，显示出a i s 强大的信息处理和问题求解能力以及广 阔的研究前景。 虽然目前关于人工免疫系统的研究不是很完善，但也已经颇有一些成果，许多研究 人员致力于人工免疫模型的建立和人工免疫算法的设计上，并将之应用于各领域解决许 多不同的工程问题。 i s h i d a 提出一种基于相关识别特性的免疫网络模型，结合了免疫网络和学习向量量 化方法，用于解决传感器网络故障诊断问题【i 3 1 。f o r r e s t 将免疫系统用于计算机安全和 病毒检测，根据生物免疫识别原理设计出否定选择算法 1 4 q 6 1 。i s h i g u r o 等提出了一种互 联耦合免疫网络模型，即免疫系统是通过多个完成某一特定任务的局部免疫网络之间的 相互通讯来形成一个大规模的免疫网络，这种模型己被应用到对六足行走机器人的速度 控制中【1 7 ，1 耵。d ec a s t r o 最早在其博士论文中总结了人工免疫系统，并试图建立人工免疫 系统的统一框架结构，他还借鉴免疫网络和克隆变异机理，研究了一种用于聚类分析和 优化的人工免疫网络，该网络己被较好的应用于优化、数据聚类【1 9 - 2 2 。t u n m i s 对基于 a i s 的机器学习和数据挖掘技术进行了系统性的理论研究，并开展了基于a i s 的大规模 数据挖掘应用研究1 2 3 - 2 4 1 。 近年来国内也开始关注和研究人工免疫系统。西安交通大学的杜海峰，王孙安提出 了一种基于智能互补融合的诊断策略，该策略整合了自适应共振网络( a r t ) 和人工免疫 网络各自的优点，对数据样本进行浓缩，建立从故障状态空间至解释空间的映射，从而 达到对多级往复式压缩机的故障诊断嘲。中国科技大学的曹先彬、刘克胜等利用免疫系 统原理来解决t s p 、多峰值函数寻优等优化问题 2 6 2 7 1 。西安电子科技大学的王磊等提出 免疫规划算法，将免疫机制和进化机制集于一体，给出了一种自适应选取与构造免疫疫 苗的方法【2 引，马海波研究了基于免疫算法的多用户检测口9 1 ，行小帅提出了一种基于免疫 规划的k - m e a n s 聚类算法1 3 0 1 ，刘芳、冯小军提出了免疫组播路由选择算法用以解决带宽 延时受限、费用最小的q o s 组播路由问趔3 1 】。 3 太原理工大学硕士研究生学位论文 综合人工免疫系统的研究成果，所涉及到的生物免疫系统机理主要包括有：反面选 择机理、克隆选择机理、亲和力成熟、变异、亚动力学、免疫网络、抗体多样性、初次 应答和二次应答、免疫学习与记忆和免疫模式识别等。目前，人工免疫系统的研究成果 都是受以上某个机理或几个机理的启发而产生的，这些机理同样可用于研究新的故障诊 断方法。 总之，人工免疫系统提供了一种智能地解决许多实际问题的有效途径。由于它的许 多有意义的特性和强大的信息处理能力，被认为是一个非常重要且非常有意义的研究方 向，预计今后a i s 的研究将围绕着算法机理的深入探讨、算法的数学理论分析、面向工 程应用的a i s 算法模型完善、计算智能方法的融合、面向进化设计的a i s 模型研究 等几个方面展开。 1 4 故障诊断技术介绍 在一些规模较大的复杂系统中，若某一设备出现了故障，会波及整个系统，从而引 起严重后果，故有必要进行故障诊断，及时发现并排除系统的故障，避免故障带来的损 失。从上世纪六十年代至今，故障诊断这门与计算机科学和控制工程结合紧密的学科一 直在不断发展。现代设备在安全性和可靠性方面的要求随着其本身结构和规模的增大也 越来越高，有效的故障诊断愈显得重要。故障诊断的意义还表现在准确做出故障预报， 即提取设备以往状态参数的时序信息，通过某种预测模型的计算，科学地推断出设备若 干时间以后的状态参数信息，根据预测的状态参数推断设备可能发生的故障形式，以便 在故障发生前及时采取相应的对策，避免造成较大损失。 故障即为系统表现出不希望出现的任何异常现象，或系统中一些部件功能失效而导 致整个系统的状态或运行参数发生变化。故障的种类按故障严重程度可分为可恢复性故 障和灾难性故障( 无对策的故障) ；按故障的响应时间可分为瞬时故障( 亦即突发故障) 和 缓变故障，前者是指元器件的性能参数突然出现很大的偏差，且事前不可预测，后者是 指部件的功能参数或元件的性能参数值随时间的推移和环境的变化而出现的缓慢的劣 化和退化；按故障间的相互关系可分为单故障、多故障和混合故障，单故障仅涉及单个 元件的故障或性能降低，多故障涉及多个元部件的异常或性能降低，混合故障是指系统 中某一个或多个部件发生的故障引发其他一个或多个相关部件也发生故障。 故障诊断( f a u l td i a g n o s i s ) 就是当系统出现故障时，依据其状态及参数的变化( 也就 4 太原理工大学硕士研究生学位论文 是故障的征兆) 来找出故障类型以及故障发生的部位。故障诊断是一个复杂的过程，因 为一种征兆可能是由多种故障引起的， 有广义和狭义之分，狭义指故障分离与辨识，广义故障诊断技术指故障检测、隔离 和辨识。故障检测( f a u l td e t e c t i o n ) 是指确定系统是否发生了故障：故障隔离( f a u l t i s o l a t i o n ) 是指在故障检测之后，确定故障的种类，发生的部位：故障辨识( f a u l t i d e n t i f i c a t i o n ) 是指在故障隔离之后，确定故障的严重程度和时间。 当系统发生故障时，系统的各种测量参数或其中的一部分表现出与正常状态不同的 特性差异，这种差异包含了丰富的故障信息，如何找出这种故障的特征描述，并进一步 分析故障产生的原因、部位和程度，给出相应的故障处理对策，对故障进行恢复或隔离 就是故障诊断的任务。 由于实验条件和成本的限制，通过实验模拟获取的故障模式也不可能覆盖所有可能 发生的故障。这就要求诊断系统本身要具有自适应学习能力。一方面诊断系统要适时地 对已有故障样本数据自适应更新，另一方面，当发生新的故障模式时，诊断系统要能准 确的识别并对原有的故障模式进行扩充。从而保证诊断结果更加准确可靠。 目前的设备故障诊断方法可分为基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于 知识的方法三大类。 1 最早发展起来的是基于解析模型的方法，需要较精确得建立待诊断对象的数学模 型，通过计算系统参数的估计值与正常值之间的偏离来判断系统的故障状态。可分为参 数估计法，状态估计法和等价空间法等。 2 基于信号处理的方法不用从待诊断系统中抽象出数学模型，而是直接利用信号模 型，如相关函数，高阶统计量，频谱，自回归滑动平均过程和小波分析技术等。 3 基于知识的方法引入诊断对象的信息，如专家诊断知识。可分为：基于深知识方 法( 如基于模型的方法) ，基于浅知识的方法( 如基于规则的方法，基于故障树的方法， 基于案例的方法，模糊方法，神经网络方法，粗集方法，支持向量机方法) ，浅知识混 合方法( 如模糊神经网络方法，粗集神经网络方法，神经网络专家系统) ，深浅知识混 合方法( 如基于规则与神经网络的混合方法，基于模型与神经网络的混合方法，基于模 型与案例的混合方法) 。 这些故障诊断方法为准确诊断设备的故障起到了重要作用，但存在以下不足： 1 基于深知识的设备故障诊断方法使用系统仿真模型，但复杂系统的模型难以准确 5 太原理工大学硕士研究生学位论文 建立，诊断的速度慢。对不同领域，难以统一仿真模型。 2 基于浅知识的故障诊断方法需要大量的先验知识( 如故障样本) ，但复杂设备的 先验知识的获取比较困难，影响了设备故障诊断的准确性和鲁棒性。对故障样本的学习 过程缺乏自主连续学习功能。 3 实时性差，难以实现设备的在线故障诊断。 图1 - 1 故障诊断过程简图 f i g u r e1 - 1p r o c e s so f f a u l td i a g n o s e 一般情况故障诊断分为以下几个步骤：( 参考图1 - 1 ) 1 状态的监测。一般包括信号检测、中间变换和数据采集，这是诊断故障的前提。 系统的故障往往通过设备运行时的状态信号表现出来，并常表现出一定的规律，这便是 故障诊断的主要依据。状态的获取工具主要是传感器。 2 征兆的提取。从状态信号中提取有关的特征信息，是故障诊断的关键。静态的特 征信号即是征兆，对征兆进行检验，做出响应决策。当特征信号为动态时，首先根据实 际情况选择那些又能反映系统状态信息，又便于测量的特征信号，然后分析处理特征信 号提取故障征兆。 3 诊断推理。根据故障征兆、标准模式和判定标准来估计或确定故障发生的部位、 时间、原因及影响程度，这是故障诊断的核心。在智能诊断技术出现之前这个过程由 一些专家根据自己在此领域的经验对系统的运行状态进行人工推理判断。随着计算机和 智能信息处理等技术的发展，基于符号推理的专家系统和基于神经网络及数值计算的智 能诊断技术广泛被应用在故障诊断领域，诊断推理过程可由智能诊断软件来自动完成。 4 决策规划。根据已推理出的故障的特征，对故障进行分类、评价，针对不同的情 况采取相应的措旌，包括保护系统的启动。并预测今后故障发展趋势，参考故障性质和 趋势做出决策，对系统做出调整以改进其工作流程，并制定完善的维修制度。 6 太原理工大学硕士研究生学位论文 1 5 人工免疫系统在故障诊断中的应用 生物免疫学的研究表明，免疫系统的许多机理和特性，如自体一非自体识别、学习 记忆、自适应、特异性和非特异性免疫、新抗原检测、克隆选择、分布式处理等都对故 障诊断技术都具有借鉴意义。 在异常检测和故障诊断方面，美国n e w m e x i c o 大学的f o r r e s t 博士受免疫系统“自 己一非己”识别机理的启发，提出了一种反面选择算法( n e g a t i v es e l e c t i o na l g o r i t h m ， n s a ) ，并将其用于计算机安全和病毒检测1 1 4 】。d a s g u p t a 等将反面选择算法用于监测刀 具及加工过程，提出一个铣销刀具断裂的高效检测算法，试验结果表明它可有效地用于 自动安全临界操作监测【3 3 】。日本的i s h i d a 博士提出一种分布式免疫网诊断模型并成功应 用于传感器的故障诊断问题【12 1 。刘树林博士对反面选择算法迸行了改进，并将其用于往 复机械和旋转机械的故障诊断【3 4 】。i s h i g u r o 将免疫网络模型用于在线设备系统故障诊断 并取得了很好的效果【”】。t a n g 将人工免疫网络模型用于交流驱动和u p s 的控制和诊断。 总之，故障诊断是继信息安全之后又一个从免疫系统直接映射而来的人工免疫系统 应用领域。从目前情况来看，国内外对人工免疫系统在故障诊断领域中的应用研究刚刚 起步，专家学者们在设备故障诊断、计算机病毒预防等方面做了一些初步的工作，实际 应用还比较少。深入挖掘人工免疫系统仿生机理有助于进一步开展基于人工免疫系统模 型的故障诊断研究 1 6 本文的研究内容 本文综合分析了当前一些常见故障诊断方法，如专家系统，多a g e n t 技术等，在此 基础上说明了人工免疫系统应用在故障诊断中的优势；通过对免疫系统中与故障诊断密 切相关的如模式识别、特征提取、学习、记忆、分布式检测等技术的研究，结合f o r r e s t 的阴性选择算法和d ec a s t r o 的a i n e t 网络并对它们进行改进，提出一个用于故障诊断 的人工免疫系统；利用模糊数学中的聚类分析方法对所选自体及检测器进行模糊聚类， 从而提高诊断效率；针对现有检测器训练方法存在难以覆盖整个非我空间的缺陷，提出 可利用有导向的变异来解决：将离线训练和在线检测分开进行，降低了耦合性；最后用 本文提出的人工免疫系统对异步电机进行了故障诊断，验证了系统的有效性。 7 太原理工大学硕士研究生学位论文 2 1 免疫系统概述 第二章生物免疫系统原理 在生物体生存的环境中有各式各样的病菌，即病原体。当病原体入侵机体时，其表 面的一种物质能诱导免疫系统发生免疫应答，这种物质即为抗原。免疫系统受到抗原的 刺激，识别抗原的b 细胞便转化为浆细胞，浆细胞分泌出能与抗原进行特异性结合的免 疫球蛋白分子，即抗体。抗体通过与抗原结合进而杀死抗原，它们之间的结合能力，即 亲和力，决定了二者结合的机会和强度。 2 1 1 组成与结构 免疫系统( i m m u n es y s t e m ) 是由免疫分子、免疫细胞、免疫组织和器官组成的复 杂系统，具有识别能力，能够从生物体自体细胞或自体分子和外因感染的微组织中检测 并消除病毒等病原体。 免疫分子。包括抗体分子、补体分子、姗c 分子、细胞因子等，主要起溶菌、杀 菌、调节等作用。其中抗体是一种免疫球蛋白，也是最重要的免疫分子。 免疫细胞。与免疫应答相关的细胞，包括造血干细胞、淋巴细胞、抗原提呈细 胞( 如吞噬细胞) 、自然杀伤细胞、炎症反应细胞( 如粒细胞) 等。 免疫组织和器官。分布于机体各处，完成各种免疫防卫功能，也就是淋巴组织 器官，按照功能可分为中枢淋巴器官和外周淋巴器官。中枢淋巴器官主要由骨 髓和胸腺组成，执行生成免疫细胞的功能，造血干细胞在这里发育成熟为淋巴 细胞；外周 淋巴细胞主要由淋巴结、脾和扁桃体组成，成熟的免疫细胞活动在 这些地方并执行应答功能。 2 1 2 分类 免疫系统按照应答方式可分为两种：固有性免疫系统和适应性免疫系统。 固有免疫系统是生物体抵御病原侵入的第一道防线，它是生物体内天生就有的，由 8 太原理工大学硕士研究生学位论文 补体、吞噬细胞等组成，它们广泛分布在机体中，监视着入侵的细菌。固有免疫应答中， 执行固有免疫功能的有皮肤和黏膜的物理阻挡作用及局部细胞分泌的抑菌、杀菌物质的 化学作用等。固有免疫在感染早期执行防卫功能，而且能诱导抗原提呈细胞中的协同刺 激信号激活t 细胞，促使适应性免疫应答的产生。 适应性免疫系统中的免疫应答方式是自适应免疫，能够清除固有免疫系统不能清除 的病原体。突破固有免疫系统屏障的病原体进入机体进行繁殖，这时会受到专门抗体的 识别和杀灭作用。执行免疫应答的是t 淋巴细胞和b 淋巴细胞。能被t 细胞及b 细胞 识别并刺激它们进行特异性免疫应答的病原体成分称为抗原( a n t i g e n ) 。t 细胞及b 细胞识别病原体成分后活化，活化后并不即刻表现防卫功能，而是经免疫应答过程，约 4 5 天后才生成效应细胞，对已被识别的病原体施加杀伤清除作用。适应性免疫应答 是继固有性免疫应答之后发挥效应的，在最终清除病原体、促进疾病治愈及在防止再感 染中起主导作用。适应性免疫应答又分为两种类型：初次及二次免疫应答。 2 2 免疫系统的工作原理 人体造血组织中存在着一种造血干细胞，由它发育、分化出最主要的免疫细胞 淋巴细胞。淋巴细胞分为8 细胞和t 细跑，能被它们识别且能刺激它们进行特异性应答 的病原体就叫做抗原。由于抗体不能对自体抗原产生应答，否则会发生自体免疫疾病， 故首先b 细胞和t 细胞在机体内要完成一个自体耐受的过程，这也展示了免疫系统能区 分自体和非自体的能力。t 细胞中能被自体m h c 分子识别的生存肯定选择，与自体 病原结合的被删除否定选择。 当抗原入侵机体时，特异提呈细胞( 如巨噬细胞) 立即摄取消化病原体，并把它们 分解在细胞表面展示出来，形成姗c 分子。州c 分子激活成熟t 细胞，并把抗原提呈给 t 细胞识别。t 细胞识别特异抗原后，开始复制并激活杀伤t 细胞，杀伤t 细胞杀死任 何被特异抗原感染的细胞。同时辅助t 细胞激活b 细胞。b 细胞再识别特异抗原，经克 隆选择大部分变为浆细胞并产生抗体，还有部分返回到静止状态变为记忆细胞。抗体本 身只有识别作用，不具有杀伤能力，与抗原结合后，可通过与补体系统形成复合物或直 接带至吞噬细胞被吞噬两种方式来消灭抗原。 免疫系统的大体工作原理如图2 - 1 所示。 9 太原理工大学硕士研究生学位论文 图2 - 1 生物免疫系统工作原理 f i g u r e2 - 1t h ep r i n c i p l eo f b i o l o g i c a li m m u n es y s t e m 2 3 免疫系统中的一些机制 通过抽取生物免疫系统中所蕴含的信息处理机制，许多学者提出并发展了许多免疫 算法，还建立了许多免疫模型用以解决特定问题。 特异识别 免疫系统实现免疫功能的第一步，是免疫系统的主要功能。其实质是一个模式识别 的过程。免疫识别是基于抗体决定基和抗原决定基的形状结构互补发生的，整个识别过 程也就是抗原与b 细胞或t 细胞表面的受体匹配结合的过程。每个抗原分子表面都有一 个或多个抗原决定基( e p i t o p e ) ，所以单个抗原能够被不同的抗体分子识别，而每个抗 体分子表面只有一个抗体决定基( p a r a t o p e ) ，只能特异地识别并结合一种抗原分子，但 在整个免疫群体中则可以识别各种抗原。免疫细胞在其耐受过程中要进行阴性选择，与 自身正常细胞结合力达到一定的程度的被淘汰，只有那些不与自体任何细胞匹配的细胞 1 0 太原理工大学硕士研究生学位论文 才能保存下来，从而避免免疫细胞对机体自身造成错误攻击，对维护机体内免疫环境的 稳定性意义重大。自体耐受是免疫识别的基础，本质上也是一个模式匹配的过程。 免疫应答 外部有害病原体入侵机体后，激活免疫细胞并诱导其发生活化反应和产生免疫效应 的过程称为免疫应答( i m m u n er e s p o n s e ) 。免疫应答有两种方式：固有性免疫应答和适 应性免疫应答。固有免疫应答能力是生物体内天生就有的，当机体检测到有病原体侵入 后，立刻通知附近的吞噬细胞将病原体吞噬掉。适应性免疫应答是继固有性免疫应答之 后发挥效应的，在最终清除病原体、促进疾病治愈及在防止再感染中起主导作用。适应 性免疫应答是自适应免疫，包括t 细胞介导的细胞免疫应答和b 细胞介导的体液免疫应 答，能够清除固有免疫系统不能清除的病原体。一般可分三个阶段：首先是感应阶段， 抗原激活免疫细胞并被提呈；接着进入反应阶段，t 及b 细胞被抗原激活后增殖和活化， 免疫细胞之间发生相互作用；最后是效应阶段，生成效应细胞或抗体，对已被识别的病 原体杀伤并清除。适应性免疫应答又分为两种类型：初次应答及二次应答。在初次免疫 应答期问，免疫系统识别以前未见过的病原体，要经过一个克隆选择变异的过程。最后， 一部分b 细胞转化为浆细胞生成抗体用来杀死抗原，还有一部分b 细胞分化成记忆细 胞，它们记住了对应抗原的特征，并具有较长的生命周期。当有同类型或者相似的病原 体入侵时，机体便迅速产生二次应答，以对应的记忆细胞为模板很快生成大量免疫细胞， 从而具有很高的效率。 免疫学习 免疫系统一直在不断产生新的免疫细胞，导致免疫细胞具有多样性、动态性，但并 不是所有的免疫细胞都对免疫系统有用，那些从来没进入免疫系统的动态环境中的免疫 细胞会自然死亡。抗原入侵机体后，经过多次的克隆变异，识别该抗原的免疫细胞会达 到一定浓度，这时抗原被免疫系统识别，这个过程叫做免疫学习。免疫学习的结果是免 疫细胞的个体亲合度提高、类似群体规模扩大，并且最优个体以免疫记忆的形式得到保 存。免疫系统也随着该过程得到进化。免疫学习大致可分为两种：一种发生在初次应答 阶段，即免疫系统首次识别一种新的抗原时，其学习时间相对较长；而当机体重复遇到 同一抗原时，由于免疫记忆机制的作用，免疫系统对该抗原的应答速度大大提高，并且 产生高亲合度的抗体去除病原，这个过程是一个增强式学习( r e i n f o r c e m e n tl e a r n i n g ) 过 程，对应于自然免疫的二次应答 太原理工大学硕士研究生学位论文 免疫记忆 当免疫系统初次遇到一种抗原时，免疫细胞需要一定的时间的免疫学习过程，能够 识别抗原并在识别结束后以最优抗原的形式保留对该抗原的记忆信息。而当免疫系统再 次遇到相同或者结构相似的抗原时，其应答速度大大提高，该过程在免疫学上叫做免疫 记忆。当同种抗原出现时，免疫系统做出的应答叫做二次应答。当结构相似的抗原出现 时，免疫系统做出的免疫应答叫做交叉免疫应答。对于交叉免疫应答，在免疫记忆理论 上也叫做联想记忆机制。 抗 体 浓 度 抗原入侵二次入侵 时间 图2 - 2 免疫应答示意图 f i g u r e2 - 2s k e t c f im a po f i r n m 硼er e s p o n 辩 克隆选择 免疫系统中那些能够识别抗原的免疫细胞被选择保留下来，并依据受到抗原刺激的 大小进行不同程度的克隆增殖，随后通过遗传变异分化为多样性效应细胞( 如抗体细胞) 和记忆细胞。克隆选择对应着一个亲合度成熟的过程，即对抗原亲合度较低的个体在克 隆选择机制的作用下，经历增殖复制和变异操作后，其亲合度逐步提高而“成熟”的过 程。因此亲合度成熟本质上是一个达尔文式的选择和交异的过程，克隆选择原理通过采 用交叉、变异等遗传算子和相应的群体控制实现的。 免疫网络 独特型阿络理论是免疫网络模型的理论基础，美国学者j e m e 基于细胞选择学说， 首先提出并设计了免疫网络的数学框架。在j e r a e 工作的基础上，p e 佗l s o n 提出了独特 型网络的概率描述方法。免疫网络理论认为免疫系统是由免疫细胞或免疫分子组成的调 节网络，对免疫细胞活动、抗体生成、免疫耐受、自我与非我识别、免疫记忆和免疫系 1 2 太原理工大学硕士研究生学位论文 统的进化等过程做出了系统的假设，免疫细胞以抗体间的相互反应和不同种类免疫细胞 问的相互通信为基础，抗原识别是由抗原相互作用所形成的免疫网络完成的。独特型免 疫网络理论认为，免疫细胞对识别信号( 抗原或其它免疫细胞、免疫分子) 的应答有阳 性反应和阴性反应两种，前者可以促使细胞增殖、细胞激活和抗体生成，后者则导致免 疫耐受或抑制。通过对免疫细胞或分子的数学建模，免疫网络理论可以很方便地用于描 述免疫系统的实现属性，如学习和记忆等。受到免疫网络理论的启发，研究人员构造了 多种人工免疫网络模型，如互联耦合网络、多值免疫网络、抗体网络等，并应用于数据 聚类、数据分析、机器人控制等领域。 个体多样性 根据免疫学知识，免疫系统大约含有1 0 6 种不同的蛋白质，但外部潜在的抗原或待 识别的模式种类有1 0 ”之多。要识别数量级远远大于自身的抗原，需要有效的多样性个 体产生机制，但是免疫系统如何产生如此多的抗体，从而实现对抗原的有效识别。抗体 多样性的生物机制主要包括免疫受体库的组合式重整、体细胞高突变以及基因转换等， 而目前比较公认的多样性产生机制是抗原受体库的基因片段重组方法，其中基因片段是 抗体的组成单位之一。 分布式和自适应性 免疫系统由分布在机体各个部分的细胞、组织和器官等组成。免疫系统的分布式特 性首先取决于病原的分布式特征，即病原是分散在机体内部的；其次免疫系统的分布式 特性有利于加强系统的健壮特性，从而使得免疫系统不会因为局部组织损伤而使整体功 能受到很大影响。分散于机体各部分的淋巴细胞采用学习的方式实现对特定抗原的识 别，完成识别的抗体以正常细胞变异概率的1 0 倍进行变异，使得其亲合度提高的概率 大大增加，并通过分化为效应细胞和记忆细胞分别实现对抗原的有效清除和记忆信息保 留，这个过程实际使上是一个适应性的应答过程。由于免疫应答机制是通过局部细胞的 交互起作用而不存在集中控制，所以系统的分布式进一步强化了其自适应特性。分布式 和自适应特性在提高系统的工作效率和故障容错能力方面得到了应用。由于工作载荷分 布在不同的多个工作单元上，系统的工作效率得到有效提高；同时，其分布式特性还可 以减少由局部工作单元失效所引起的对系统整体的不利影响。据此，f o r r e s t 研究了分 布式和自适应的病毒检测和网络安全入侵检测系统。另外，免疫系统的自适应特性为自 动控制提供了很好的借鉴。 1 3 太原理工大学硕士研究生学位论文 2 4 免疫系统特性 耐受性。免疫活性细胞接触抗原物质时所表现的一种特异性的无应答状态。免疫系 统中随机产生的受体由于体细胞高频变异，能与自体结合，引起自体免疫，导致自 体细胞受损。这种免疫是很危险的。为了避免自体免疫，当免疫细胞产生之后，都 必须经历一个成长期，在该成长期内，如果没有自体免疫，该细胞才能成熟并执行 免疫功能，否则就死亡。这样一个过程，在免疫学上叫做自体耐受。 自组织性。在一定条件下，免疫系统可能从无序变成有序。无序表示混沌状态的序。 有序表示有规则的序。当控制条件改变时，系统又可能从有序变成无序，甚至会出 现有序和无序交替出现的局面，并和外界进行物质和能量的交换。因此，在离开平 衡状态后，由于系统的内部功能，实现了从一种序到另一种序的演变，这就是自组 织。这种自组织性能使免疫系统不需要外界的管理和维护，通过采用更替被损伤细 胞的办法来修补自己，消除抗原。 分布性。病原体可能出现在机体内任何一个部位。所以免疫细胞也需分布在机体各 处。免疫细胞都在各自活动范围内进行局部检铡抗原，但各免疫细胞并非完全孤立 地工作，彼此之间要协同作用，特别是在自体耐受过程中，免疫细胞彼此传达信息， 以确保新产生的免疫细胞不会引起自体免疫。因此，系统的分布性要求免疫系统内 通信要畅通。免疫系统分布性特性优点很突出：减少或避免因局部出现问题而使整 个系统的功能受到影响，增强了系统健壮性；由于整个免疫工作被分散到多个不同 的工作单元上，系统的工作效率得到显著提高。 多样性。是指免疫系统能够产生多种多样的抗体来识别自然界中几乎无限多种的抗 原，主要通过高频变异和受体编辑来实现，确保各种类型抗体能够均匀分布在整个 抗原空间中，并且能在一段时间内，形成数量巨大的抗体，能够覆盖整个抗原空间， 完成对所有抗原的识别。多样性是免疫系统的基础特性，它对其它特性的形成都有 重要的影响。 鲁棒性。是免疫系统具有多样性、分布性和动态性的结果，是系统整体性能的综合 评价。由于免疫系统具有多样性，使得系统在宏观上具有较强的适应能力，也具有 较高的稳定性；系统的分布性使得各种免疫功能元素相互作用以产生全局保护，没 有中心控制和单点失败，任何个体细胞的单点失败对系统影响都很小，不足以形成 灾难性的后果；免疫细胞的动态性使系统在宏观上动态平衡，这种动态性使得系统 1 4 太原理工大学硕士研究生学位论文 能够自适应环境的变化，从一个平衡态进化到另一个平衡态。 自适应性。免疫系统能学习识别和应答新抗原并保存对这些抗原的记忆，因此具有 适应性。系统的免疫学习和免疫应答对自适应性有重要贡献。免疫系统的动态性使 产生自适应性成为可能。免疫细胞在动态的产生、成长、成熟